numpy数组的重新排序

Question

我想重新排列numpy数组的维数。下面的代码可以工作，但是太慢了。

for i in range(image_size):
    for j in range(image_size):
        for k in range(3):
            new_im[k, i, j] = im[i, j, k]

之后，我将新的im矢量化：

new_im_vec = new_im.reshape(image_size**2 * 3)

也就是说，我不需要新的东西，我只需要去新的东西。有更好的办法吗？图像大小约为256。

Answer 1

使用einops：

x = einops.rearrange(x, 'height width color -> color height width')

优点：

• 您可以看到轴在输入中是如何排序的
• 您可以看到轴在输出中的顺序
• 您不需要考虑需要采取的步骤（例如，不需要记住轴的滚动方向）

Answer 2

签出rollaxis，这是一个移动轴的函数，允许您在单个命令中重新排序数组。如果im具有形状i、j、k

rollaxis(im, 2)

应返回形状为k、i、j的数组。

在此之后，可以展平数组，ravel是一个用于此目的的clear函数。把这些放在一起，你有一个很好的一行：

new_im_vec = ravel(rollaxis(im, 2))

Answer 3

new_im = im.swapaxes(0,2).swapaxes(1,2) # First swap i and k, then i and j
new_im_vec = new_im.flatten() # Vectorize

这应该快得多，因为swapaxes返回数组上的视图，而不是复制元素。

当然，如果您想跳过new_im，您可以在一行中完成，而且仍然只有flatten在执行任何复制。

new_im_vec = im.swapaxes(0,2).swapaxes(1,2).flatten()